| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状及问题 | 第11-12页 |
| ·外成像特点 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第13-15页 |
| 2 红外图像预处理 | 第15-23页 |
| ·直方图均衡化 | 第15-16页 |
| ·基于海天线的海空背景分割 | 第16-18页 |
| ·图像平滑 | 第18-20页 |
| ·邻域平均 | 第18-19页 |
| ·中值滤波 | 第19-20页 |
| ·图像锐化 | 第20-22页 |
| ·高通滤波 | 第20-21页 |
| ·微分尖锐化处理 | 第21-22页 |
| ·总结 | 第22-23页 |
| 3 运动目标检测算法研究 | 第23-37页 |
| ·常见检测方法 | 第23-26页 |
| ·背景差分法 | 第23-24页 |
| ·帧差法 | 第24-25页 |
| ·边缘检测 | 第25-26页 |
| ·基于数学形态学的检测方法 | 第26-33页 |
| ·形态学基础 | 第27-29页 |
| ·顶帽检测 | 第29-31页 |
| ·阈值选取 | 第31-33页 |
| ·检测算法改进 | 第33-36页 |
| ·总结 | 第36-37页 |
| 4 运动目标跟踪 | 第37-52页 |
| ·常见目标跟踪方法 | 第37-39页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第39-41页 |
| ·卡尔曼滤波模型 | 第39-40页 |
| ·卡尔曼滤波在目标跟踪上的应用 | 第40-41页 |
| ·Mean Shift算法 | 第41-48页 |
| ·无参密度估计 | 第41-42页 |
| ·核密度估计 | 第42-44页 |
| ·Mean Shift算法 | 第44-46页 |
| ·Mean Shift用于目标跟踪 | 第46-48页 |
| ·卡尔曼和Mean shift结合的运动目标跟踪算法 | 第48-51页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| 5 检测算法基于硬件DSP的实现 | 第52-61页 |
| ·硬件平台ICETEK-DM642-B简介 | 第52-54页 |
| ·TMS320DM642 DSP芯片介绍 | 第54-55页 |
| ·CCS集成开发环境 | 第55-57页 |
| ·算法移植和优化 | 第57-61页 |
| 6 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 作者简历 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |